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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上) 在Linux系统管理的广阔领域中,性能优化无疑是每位系统管理员和开发者必须掌握的核心技能之一。而动态追踪(Dynamic Tracing)作为深入理解系统行为、诊断性能瓶颈的利器,其重要性不言而喻。本章将深入探讨动态追踪的基本概念、常用工具(以SystemTap和BPF为例),并通过一系列实战案例,展示如何在Linux环境下高效运用动态追踪技术来解决问题。 #### 一、动态追踪基础 **1.1 动态追踪的定义** 动态追踪是指在系统运行时不中断其执行流程,通过插入额外的代码(探针)来监视、记录和分析系统内部事件、函数调用、内存访问等行为的技术。它允许开发者或系统管理员在不重启系统、不修改应用程序源代码的情况下,实时获取系统运行时的详细信息。 **1.2 为什么要使用动态追踪** - **非侵入性**:不需要修改应用程序或系统代码,减少了对生产环境的干扰。 - **实时性**:能够即时捕获系统状态,便于快速定位问题。 - **灵活性**:通过编写脚本定义追踪点,可以精确控制追踪的内容和范围。 - **深度洞察**:能够深入到系统内核层面,揭示传统监控工具难以捕捉的细节。 **1.3 主流动态追踪工具** - **SystemTap**:基于脚本语言的动态追踪工具,易于编写复杂的追踪逻辑。 - **BPF(Berkeley Packet Filter)**:原本用于网络数据包过滤,后扩展为支持更广泛的系统追踪和性能分析。 - **eBPF(Extended BPF)**:增强了BPF的功能,支持更复杂的追踪和性能监控任务。 - **perf**:Linux内核自带的性能分析工具,也支持基于BPF的动态追踪。 #### 二、SystemTap实战案例 **2.1 环境准备** 在开始之前,确保你的Linux系统已安装SystemTap。在大多数Linux发行版中,可以通过包管理器安装SystemTap。例如,在基于Debian的系统上,可以使用`apt-get install systemtap`命令安装。 **2.2 案例一:追踪系统调用** **场景描述**:假设你需要分析某个进程频繁进行磁盘I/O操作的原因,想要了解它调用了哪些系统调用。 **解决方案**: 1. **编写SystemTap脚本**: ```bash global syscalls probe kernel.function("sys_read") { syscalls[execname()] <<< tid() } probe kernel.function("sys_write") { syscalls[execname()] <<< tid() } probe timer.s(10) { foreach ([exec, tids] in syscalls-) { printf("%s made %d read/write syscalls\n", exec, #tids) delete syscalls[exec] } } ``` 这个脚本监控了`sys_read`和`sys_write`两个系统调用,记录了每个进程(通过`execname()`获取)的线程ID(`tid()`),并在每10秒输出一次统计结果。 2. **执行脚本**:使用`stap`命令运行脚本,并可能需要指定`-g`参数以获取更详细的调试信息。 3. **分析结果**:观察输出,识别出频繁进行磁盘I/O操作的进程,进而分析其原因。 **2.3 案例二:追踪内存分配** **场景描述**:你怀疑某个程序存在内存泄漏,希望追踪其内存分配情况。 **解决方案**: 1. **编写SystemTap脚本**: ```bash probe kernel.function("kmalloc") { printf("kmalloc called by %s, size = %d\n", ustack(), $size) } probe kernel.function("kfree") { printf("kfree called by %s\n", ustack()) } ``` 这个脚本追踪了内核中的`kmalloc`和`kfree`函数调用,打印出调用堆栈和分配/释放的内存大小。注意,这里的`ustack()`函数用于获取用户态的调用堆栈,对于内核态的函数调用,可能需要其他方法来获取堆栈信息。 2. **执行脚本并观察**:运行脚本后,注意查看输出,特别是关注那些频繁分配内存但很少释放(或释放量远小于分配量)的代码路径。 3. **深入分析**:结合源代码或其他调试工具,进一步分析这些路径上的代码逻辑,查找内存泄漏的根源。 #### 三、BPF实战案例预告(下章) 虽然本章主要聚焦于SystemTap的使用,但BPF作为Linux动态追踪领域的新兴力量,其强大功能和灵活性同样不容忽视。在下一章节中,我们将详细介绍BPF的基本概念、工作原理,并通过实战案例展示如何利用BPF进行网络性能分析、内核函数调用追踪等高级应用。 #### 四、总结 动态追踪是Linux性能优化和故障排查的强大工具,通过SystemTap等工具的使用,我们可以以非侵入性的方式深入系统内部,实时获取系统运行时的详细信息。本章通过两个实战案例,展示了SystemTap在追踪系统调用和内存分配方面的应用,希望能够帮助读者更好地理解并掌握这一技术。在接下来的章节中,我们将继续探索BPF等更多动态追踪工具的应用,为读者提供更加全面的Linux性能优化实战指南。
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